数字经济、工业技术复杂度与工业碳排放

文章以2013—2022年中国省级面板数据为样本,利用双向固定效应模型、门槛效应模型、空间杜宾模型探究数字经济、工业技术复杂度及两者交互作用对工业碳排放的影响。结果表明:数字经济对本地和邻近地区工业碳排放均具有先抑制后促进的“U”型影响;工业技术复杂度对工业碳排放具有促进作用,不具有空间溢出效应;数字经济与工业技术复杂度的交互作用对本地和邻近地区工业碳排放均具有抑制作用,但数字经济发展水平需要跨越门槛值0.387以后才能实现;非资源型地区相较困于“资源诅咒”的资源型地区,其工业技术复杂度及两者的交互作用对工业碳排放具有显著影响。

河南省数字经济与工业碳排放脱钩及因素分析

根据河南省2011—2022年的面板数据,采用IPCC碳排放核算体系和Tapio脱钩模型分析了河南省数字经济与工业碳排放的脱钩关系,利用Kaya公式和LMDI模型分析了河南省工业碳排放的影响因素。实证表明:测算年度内河南省数字经济与工业碳排放的脱钩关系历经强脱钩、弱脱钩、强负脱钩三种脱钩状态,脱钩指数整体上呈现“V”形,基本实现强脱钩;能源强度、产业结构和人员规模抑制碳排放,经济产出促进碳排放,抑制作用大于促进作用。因此,河南省应结合“双碳”目标及数字经济绿色低碳转型制定政策,为实现工业减排提供实证支撑。

低碳试点城市工业碳排放脱钩状态及驱动因素研究

基于工业碳排放测算,采用Tapio脱钩模型及LMDI模型对我国首批低碳试点城市2013—2020年的工业脱钩现状及工业碳排放驱动因素进行分析。研究表明:厦门、杭州、重庆、贵阳在2013—2020年已实现一定程度上的工业碳减排及与工业经济发展间的绝对脱钩状态,南昌虽较2013年工业碳排放量有所增加,但当前已实现工业上的弱脱钩状态,天津虽实现一定程度上的工业碳减排,但尚未实现脱钩,处在增长连接状态,深圳和保定则处于扩张负脱钩状态。能源强度效应和人口规模效应主要促进各地碳减排,产出规模效应则表现为主导性的工业碳排放促进因素。各地需加快工业产业优化,加大技术研发,提高工业产业劳动生产率,落实强化工业碳减排对工业产业发展的引领作用。

浙江省工业科技创新、结构升级与碳排放效率协调分析

通过熵值法、超效率SBM模型、耦合协调度模型和灰色GM(1,1)预测模型分析浙江省工业科技创新、工业结构升级与工业碳排放效率的耦合协调水平。结果表明:浙江省工业科技创新、工业结构升级与工业碳排放效率三者的耦合协调度由濒临失调缓慢地上升至初级协调,同时省内三者间高级别耦合协调城市数量较少且存在断档;制约三者耦合协调发展的重要因素是工业科技创新和工业碳排放效率的耦合协调不足;预测期内三者耦合协调有所提升,但仍有4个城市未达到良好协调水平,现有耦合协调发展路径需优化。据此提出浙江省工业科技创新、工业结构升级与工业碳排放效率耦合协调提升建议。

国际工业碳排放研究进展及趋势分析

运用文献计量工具CiteSpace对Web of Science(WoS)核心合集数据库收录1991—2021年发表的8985篇与工业碳排放相关的文献进行可视化分析,以期梳理该领域的研究趋势及进展,为国内工业碳排放后续研究提供前瞻性参考。结果表明:(1)自1991年起,国际工业碳排放研究经历了萌芽、稳步提升、爆发增长三个阶段,该领域研究热度持续上升,近五年年度发文量的环比增速维持在6.01%—19.70%之间。在国际上,美国最早开始进行工业碳排放研究,我国发文量位居第一,但研究起步较晚,且我国与除澳大利亚外的国家合作较弱。(2)研究内容聚焦于“二氧化碳排放”、“大气二氧化碳”、“生态系统”、“能源消耗”等方面,“工业生态学”、“黑碳”、“可再生能源”、“城镇化”等关键词突现强度大,预计将成为该领域的研究前沿及趋势。(3)研究热点包括碳排放增长的驱动因素研究、碳排放与经济增长的脱钩效应研究、二氧化碳的捕集利用和封存等主题,体现了从理论研究到具体应用的演进过程。综上,国内学者应借鉴国际研究相关经验,在把握整体研究脉络的基础上,进一步深入挖掘研究重点、创新研究方法、加强国际交流合作,从工业碳排放角度为我国经济可持续发展提供理论依据。

数字经济对工业碳排放强度的影响及溢出效应

数字经济在新时代产业转型与环境治理过程中扮演着重要角色.为了解数字经济发展如何帮助工业产业减排,以制定更精准的减排策略,本文基于2005−2019年我国30个省份的面板数据(不包括西藏自治区和港澳台地区数据),利用调节效应模型和动态空间杜宾模型探究数字经济发展对工业碳排放强度影响的异质性及其溢出性.结果表明:①2005−2019年我国30个省份的数字经济指数一直在快速增长,而工业碳排放强度则在逐渐降低;各省份之间差异较大,“高度数字化的省份”和“数字化不足的省份”之间的差异越来越明显,中西部省份的工业碳排放强度一直高于东部地区.②与非资源型省份和东部地区相比,资源型省份以及中西部地区的数字经济发展对工业碳排放强度的影响并不显著.数字经济发展可以通过各种正外部性显著降低工业碳排放强度,而这种影响也会通过作用于产业结构和城镇化而得到强化.③在不同空间权重矩阵下,数字经济发展对工业碳排放强度影响的直接效应、间接效应和总效应均显著,说明数字经济不仅降低了本地工业碳排放强度,这种影响也存在明显的空间外溢效应.与显著降低本省份工业碳排放强度不同,数字经济发展对周边省份却有促进作用;地理经济距离嵌套是影响数字经济对工业碳排放强度溢出的最主要因素.据此,国家要继续推动数字技术创新发展,加强区域间低碳数字技术交流和产业融合,充分发挥数字经济通过技术渗透、产业结构优化、城镇化等方式对工业碳排放强度的降低作用;政府在出台减碳政策与制定区域规划时需明确各自的重点方向,为数字经济发挥低碳的正外部性提供保障,以助推区域高质量发展.

内蒙古工业碳排放测算及影响因素分解

在“双碳”目标的背景下,内蒙古工业能源绿色低碳转型刻不容缓。以2005—2021年内蒙古工业碳排放为切入点,采用广义迪式指数分解法对工业能源、固定资产投资和工业总产值等碳排放影响因素进行分解。结果表明:从内蒙古工业发展状况来看,内蒙古轻重工业结构不平衡,从能源消费情况来看,内蒙古工业碳排放量总体呈现增长趋势,研究区间内平均增长率为8.19%,高碳排放行业有6个,累积碳排放量占到内蒙古工业总体碳排放量的90%以上;运用影响因素定量分析,产出规模、投资规模、产出碳强度是促进碳排放的主要因素,投资碳强度对碳排放的促增效应比较微弱,而能源效率对于碳排放的抑制作用比较微弱,2005—2021年内蒙古工业的整体碳排放效应在减弱。基于此,提出政府应鼓励引导企业进行以节能减排为目的的投资活动,大力发展低碳技术以优化产业和能源结构。

基于Geodetector和MGWR的贵州工业碳排放效率时空演化及影响因素分析

探究工业碳排放效率的时空演化及影响因素对区域产业绿色发展具有重要意义。基于2010—2020年贵州省9个市州的面板数据,利用super-SBM模型与Malmquist指数对工业碳排放效率进行静态和动态分析,并采用探索性时空数据分析方法揭示时空交互特征;基于此结合地理探测器和多尺度地理加权回归模型研究其影响因素。结果表明:①贵州工业碳排放效率整体呈上升趋势,年均增长率为8.45%。②技术进步是贵州工业碳排放效率提升的主要内动力。③工业碳排放效率空间自相关的时间路径长度呈现由东部市州向中、西部增大的趋势;贵州各市州的工业碳排放效率随时间演变呈现出较强的空间依赖关系。④对外开放程度、城市化水平、能源消耗强度、产业结构、重工业水平、生产力水平6个因素是影响工业碳排放效率的主导因子,且影响显著性出现不同程度的提高;对外开放程度、能源消耗强度与工业碳排放效率存在负相关,其余主导因子与工业碳排放效率呈正相关。

基于STIRPAT模型的黑龙江省工业碳排放情景分析与峰值预测

在碳达峰、碳中和背景下,进行黑龙江省工业部门碳排放因素分析与情景预测研究,对实现黑龙江省工业绿色低碳发展具有重要意义。首先,根据IPCC准则测算黑龙江省历年工业碳排放量,基于拓展STIRPAT模型,从人口因素、经济发展水平、技术水平3个方面,确定人均生产总值的平方、人口规模、工业总产值、工业能源消耗、能耗效率、能源结构6个自变量,借助岭回归方法消除自变量间的多重共线性,建立黑龙江省工业部门的碳排放影响因素模型;然后,从经济发展、人口规模、能源消耗、能耗效率4个方面分析黑龙江省社会经济实际运行情况,并结合宏观政策,分别对自变量进行变量涨幅确定,对2020—2050年黑龙江省工业部门碳排放量设定基准情景、低碳情景、高能耗情景进行预测分析。研究发现:1)黑龙江省工业低碳发展面临化石能源需求大、能源转化效率不足的问题,在影响工业碳排放的6个变量中,人均生产总值的平方、工业总产值、工业能源消耗、能源结构对黑龙江省工业部门碳排放量起到促进作用,人口规模、能耗效率对黑龙江省工业部门碳排放起到抑制作用,其中工业能源消耗正向促进作用最为显著;2)黑龙江省工业碳排放量在各情景下均呈现先增加后减少的演变趋势,而在峰值出现的时间及高度上有所差异,低碳情景、基准情景、高能耗情景下黑龙江省工业部门碳排放量达峰时间分别为2030年、2035年和2045年,碳排放峰值分别为7135万t、8997万t、12368万t。对此提出加大工业能源结构调整力度,重视能源转化技术升级,完善绿色低碳发展相关政策等建议。

数字经济对工业碳排放绩效的影响——基于异质型环境规制的门槛效应

基于2011~2020年30个省的面板数据,以行政命令型、市场激励型及公众参与型环境规制为门槛变量,构建双向固定效应模型与面板门槛回归模型,分析数字经济对工业碳排放绩效的影响效应..研究发现:数字经济对工业碳排放绩效提升具有促进作用,但其作用大小受到异质型环境规制的约束,不同类型和强度的环境规制作用下,数字经济的影响效果存在差异;区域异质性分析表明,东部地区的数字经济影响效应在市场激励型环境规制的门槛约束下发挥最大值,且在门槛前后,数字经济对工业碳排放绩效的影响由抑制作用转变为促进作用;中部地区的数字经济影响效应在公众参与型环境规制的门槛约束下发挥最大值,且在门槛前后,数字经济对工业碳排放绩效的影响由促进作用转变为抑制作用;西部地区的数字经济影响效应在行政命令型环境规制的门槛约束下发挥最大值,且影响效应在门槛内最强.因此,政府应制定多元化环境监管政策组合,并根据地区特点充分发挥数字经济发展对工业碳排放绩效的促进作用.

安徽省工业碳排放与经济增长的相关性分析——基于EKC模型和Tapio模型

为有效识别安徽省工业碳排放与经济增长之间的关系,判断工业碳排放与经济增长的脱钩状态,以2005—2021年安徽省工业为研究对象,采用EKC模型和Tapio模型进行相关性分析,研究结果表明:安徽省工业碳排放与经济增长之间呈倒U型关系;两者的脱钩状态存在波动性,多为弱脱钩状态.基于此提出了倡导低碳企业文化、改进能源消费结构、发挥政府引领效力等建议.

新疆维吾尔自治区工业固定排放源二氧化碳源汇匹配研究

碳中和背景下,碳捕集利用与封存技术被认为是未来减碳方案的核心举措之一,有助于解决当前化石能源系统和工业部门大部分的减排问题。新疆维吾尔自治区作为我国西北地区重要的能源综合利用基地,拥有良好的CCUS产业发展基础。在此基础上,本文聚焦新疆维吾尔自治区工业固定二氧化碳排放源,采用混合整数规划模型进行源汇匹配路线研究;结合空间分析,利用GIS工具,揭示源汇分布关系及源汇匹配状况;最后采用节约里程算法对基础的理论方案进行线路里程优化,以确定最优运输线路。结果表明,在总规划期内(至2050年),实施CCUS项目的总成本预计约为20471亿元人民币,单位减排成本约为378元/吨CO_(2);进一步通过节约里程法优化源汇匹配方案,有效减少了约3488千米的线路里程,单位减排成本降低至约273元/吨CO_(2)。此外,本文还初步识别出8个潜在的CCUS集群发展区域,为后续自治区大规模部署CCUS技术及发展集群提供有益参考。

工业废气排放对城市大气中PM_(2.5)的影响

工业排放是导致城市大气中PM_(2.5)浓度升高的主要因素之一。基于城市A的工业排放数据,采用线性回归模型探究SO_(2)、NO_(x)和颗粒物排放量与PM_(2.5)浓度之间的关系,结果显示这些排放物均与PM_(2.5)浓度正相关,其中颗粒物排放对PM_(2.5)浓度的影响最为显著。基于此提出推进清洁生产、强化环境标准和法规、促进产业结构调整及增强公众参与等优化策略。

新型大气净化技术在工业排放治理中的应用研究

本文主要研究了新型大气净化技术在工业排放治理中的应用。首先对新型大气净化技术进行了概述,接着探讨了新型大气净化技术相比传统技术的优势,然后分析了工业排放对环境和人体健康的危害,最后,重点介绍了新型大气净化技术在工业排放治理中的应用案例。通过对这些案例的分析,得出了新型大气净化技术在工业排放治理中的重要作用和潜力。本研究对于促进工业排放治理的技术创新和环境保护具有重要的指导意义。

工业大气排放监测与治理技术研究

本文致力于研究工业大气排放监测与治理技术,旨在提高大气质量,减少工业活动对环境的不利影响。首先,文章回顾了目前工业大气排放的主要污染物以及监测方法,包括颗粒物、氮氧化物和挥发性有机化合物等。接着,介绍了当前最新的监测技术,如遥感技术、传感器技术和数据分析方法,以实现高精度和实时监测。此外,还探讨了不同的治理方法,例如污染物去除技术和工艺优化,以降低工业排放的影响。最后,强调了综合应用各种技术和政策措施的必要性,以建立可持续的工业大气排放监测与治理体系。

基于STIRPAT模型的江苏省碳排放影响因素与碳达峰预测研究——以工业领域为例

工业领域碳减排是实现“双碳”目标的关键任务,江苏省作为我国的工业大省,开展工业领域碳排放因素分析与情景预测研究,实现工业绿色低碳发展具有重要意义。为达成江苏省工业领域碳减排目标,本文根据IPCC公式法核算2005—2018年江苏省工业能源相关碳排放量,在系统分析其工业碳排放时空演变特征的基础上,通过构建扩展的STIRPAT模型,分析江苏省工业碳排放主导驱动力,并预测江苏省工业碳达峰的时间和峰值,以供参考。研究结果表明:(1)2005—2018年江苏省工业碳排放量持续增长,但排放强度不断下降,空间分布呈苏南高于苏北;(2)煤炭仍占据工业化石能源消费的主体地位;(3)人口和经济发展仍然是影响工业碳排放的主导因素,通过情景模拟计算,本文认为江苏省工业要想率先实现碳达峰,应选取更加绿色稳健的经济增长模式。

海南省工业碳排放量影响因素实证分析

全球气候变暖对人类社会经济发展带来消极影响,海南省作为国家生态文明试验区正在为控制二氧化碳等温室气体实现碳达峰、碳中和而不断努力,研究海南省工业碳排放的影响因素具有重要意义。本文基于STIRPAT模型选取工业碳排放量的影响因素,并通过构建VAR模型、格兰杰因果关系检验和方差分解分析等方法实证分析海南省工业碳排放量影响因素。基于研究结论,提出相关建议。

现代工业废气排放管理与大气环境质量评估模型的构建

本研究构建了一种现代工业废气排放管理与大气环境质量评估模型。通过收集和分析废气排放数据、监测大气环境质量指标,我们开发了一个综合评估模型,能够有效评估工业废气对大气环境的影响。该模型结合了工业废气排放源的特征参数和大气污染物浓度的测量结果,提供了可行的管理决策和风险评估方法,以减少工业活动对大气环境造成的负面影响。

淮海经济区工业碳排放效率空间网络结构特征分析

科学量化淮海经济区工业碳排放效率并分析其网络结构特征对于推动工业低碳发展具有重要意义。采用非期望产出SBM模型、引力模型、社会网络分析法分析2010—2020年淮海经济区工业碳排放效率及其空间网络结构特征,研究发现:①2010—2020年淮海经济区工业碳排放效率提升较快,整体呈现徐州—菏泽一线地区高而两侧低的“凸”字形空间格局;②研究期内淮海经济区工业碳排放效率空间关联网络的网络关系数、网络密度和网络效率下降,网络等级度上升,网络结构的稳健性有待加强,徐州在网络中的绝对中心性地位增强,发展协调性有待提高;③利用块模型将淮海经济区划分为净受益板块和净溢出板块,板块内部联系较少。

工业能源消费碳排放的脱钩状态与驱动因素研究

文章基于终端能源消费视角分析了1997-2021年四川省工业的碳排放变化特征,在此基础上采用Tapio脱钩模型评估碳排放与工业经济的关系,进一步运用LMDI方法考察了工业发展、能源强度、能源结构、行业规模等驱动因素对工业碳排放的影响。研究结果表明:1997-2021年四川省工业能源消费碳排放量呈现小幅下降、快速增长、逐步回落三个阶段的发展态势,于2013年达到阶段性峰值,碳排放强度总体呈逐渐下降趋势。2013年以后有62.5%的年份出现强脱钩,表明工业绿色低碳化发展成效显著。工业发展和行业规模对碳排放具有促进作用,但近年来促进效应呈收缩趋势;能源结构和能源强度对碳排放增长起抑制作用,近年来抑制效应有明显扩大的趋势;相比行业规模和能源结构,工业发展和能源强度对四川省工业能源消费碳排放的作用效果更为明显。